Batarya Yönetim Sistemi (BMS) Nedir?

Lityum-iyon batarya paketlerinin güvenli, verimli ve uzun ömürlü çalışması için Batarya Yönetim Sistemi (Battery Management System – BMS) kritik bir rol oynar. BMS; batarya hücrelerinin gerilim, akım ve sıcaklık gibi çalışma koşullarını izler, bataryanın durumunu tahmin eder ve gerekli kontrol ve koruma fonksiyonlarını gerçekleştirir.

Elektrikli araçlardan (EV) hibrit araçlara, enerji depolama sistemlerinden (BESS) havacılık uygulamalarına kadar farklı alanlarda kullanılan batarya sistemlerinde BMS geliştirme; hücrelerin modellenmesini, kontrol algoritmalarının tasarlanmasını, farklı çalışma koşullarının simüle edilmesini ve geliştirilen algoritmaların doğrulanmasını kapsayan kapsamlı bir mühendislik sürecidir.

Simulink® ve Simscape Battery™ ile batarya modellerini oluşturabilir, BMS algoritmalarını geliştirebilir ve fiziksel donanıma geçmeden önce farklı çalışma ve hata koşulları altında sistem davranışını test edebilirsiniz.

• Hücre gerilimini, akımı ve sıcaklığı izler.
• Bataryanın şarj durumunu (SOC) tahmin eder.
• Bataryanın sağlık durumunu (SOH) tahmin eder.
• Hücreler arasındaki şarj seviyelerini dengeler.
• Şarj ve deşarj süreçlerini yönetir.
• Aşırı şarj, aşırı deşarj, aşırı akım ve aşırı sıcaklık gibi durumlara karşı koruma sağlar.
• Batarya termal yönetimini destekler.
• Hata durumlarını tespit eder ve gerekli koruma mekanizmalarını devreye alır.
• Batarya ile araç, şarj sistemi veya enerji yönetim sistemi arasındaki haberleşmeyi sağlar.

Batarya yönetim sisteminin temel işlevlerinden biri, şarj durumu (SOC), sağlık durumu (SOH), enerji durumu (SOE) ve güç durumu (SOP) gibi batarya durumlarının tahmin edilmesidir.

SOC, belirli bir andaki bataryadan çekilebilecek maksimum şarj miktarının toplam kapasiteye oranını ifade eden ve bataryada ne kadar şarj kaldığını gösteren normalize edilmiş bir büyüklüktür. SOC tahmin yöntemleri; basit akım entegrasyonu (Coulomb sayımı) ve gerilim izleme yöntemlerinden, Kalman filtreleri ve sinir ağları gibi gelişmiş model tabanlı ve veri odaklı yöntemlere kadar çeşitlilik gösterir.

Simscape Battery™ kullanarak, kuruluşunuzun batarya sağlığına ilişkin kendi tanımı ve gereksinimleri doğrultusunda özelleştirilmiş SOH tahmin algoritmaları geliştirebilir ve bunları BMS uygulamanız içerisinde simüle edebilirsiniz.

Hücre dengeleme için yaygın olarak kullanılan iki yaklaşım pasif dengeleme ve aktif dengelemedir.

Simscape Battery, Passive Balancing Interface bloğu kullanarak batarya yönetim sisteminde geliştirdiğiniz pasif hücre dengeleme algoritmalarını batarya emülasyonu donanım-döngüde (HIL) sistemi üzerinde test etmenizi sağlar.

Simscape Battery, batarya yönetim sistemi tasarımı için çeşitli yerleşik batarya koruma algoritmaları sunar:

• Battery Cell Contact Monitoring: Batarya hücreleri arasındaki bağlantıları izler.
• Battery Current Monitoring: Batarya akımını izler.
• Battery Temperature Monitoring: Batarya sıcaklığını izler.
• Battery Voltage Monitoring: Batarya gerilimini izler.
• Fault Qualification: Hataların değerlendirilmesini ve sınıflandırılmasını sağlar.

Batarya yönetim sisteminizde Battery Cell Contact Monitoring bloğunu kullanarak, paralel hücre grubunun gerilimine dayalı olarak bağlantısı kesilmiş bir hücreyi tespit edebilirsiniz.

Simulink® ve Simscape Battery ile mühendisler, aşağıdaki süreçleri gerçekleştirerek batarya yönetim sistemlerini tasarlayabilir ve simüle edebilir:

• Batarya paketlerini modelleme: Simscape Battery’deki Battery Builder uygulamasını veya MATLAB® API’sini kullanarak batarya paketlerini modelleyebilirsiniz.
• Batarya hücrelerini karakterize etme: Hücre kimyasını doğru şekilde temsil etmek için test verilerini kullanarak batarya hücresinin eşdeğer devre modeli bileşenlerini karakterize edebilirsiniz.
• Batarya yönetim sistemi kontrol algoritmaları geliştirme: Simscape Battery’de bulunan yerleşik BMS kontrol bloklarını kullanarak batarya yönetim sistemi kontrol algoritmaları geliştirebilirsiniz.
• BMS algoritmalarını test etme: BMS algoritmalarını kapalı çevrim masaüstü simülasyonu, Software-in-the-Loop (SIL), Processor-in-the-Loop (PIL) ve Hardware-in-the-Loop (HIL) simülasyonları ile test edebilirsiniz.
• Batarya sistemindeki hataları modelleme ve simüle etme: Batarya sisteminde meydana gelebilecek farklı hata senaryolarını modelleyebilir ve simülasyon ortamında test edebilirsiniz.
• Güç elektroniği devrelerini tasarlama: Batarya paketini kontrol sistemiyle birbirine bağlayan güç elektroniği devresini tasarlayabilir ve simüle edebilirsiniz.
• Kapalı çevrim kontrol algoritmaları geliştirme: Üst seviye kontrol (supervisory control) ve hata tespit mantığı için kapalı çevrim kontrol algoritmaları geliştirebilirsiniz.
• Gereksinimleri yönetme ve sistem mimarisi oluşturma: Sistem gereksinimlerini yönetebilir, sistem mimarisini ve sistem fonksiyonlarını oluşturabilirsiniz.

Simulink, batarya ve elektronik bileşen modellerinden kod üreterek gerçek zamanlı simülasyon gerçekleştirmenize ve BMS’yi donanım üzerinde uygulamaya geçmeden önce doğrulamak için HIL (Hardware-in-the-Loop) testleri yapmanıza olanak tanır.

Coulomb sayımı yönteminde ise başlangıç değerinin doğru belirlenememesi ve akım ölçümündeki gürültünün zaman içerisinde birikmesi gibi sorunlar ortaya çıkabilir.

Simscape Battery, BMS geliştirme sürecinde kullanabileceğiniz çeşitli SOC tahmin blokları sunar:

• SOC Estimator (Adaptive Kalman Filter): Uyarlamalı Kalman filtresi kullanarak şarj durumu (SOC) ve terminal direnci tahmini gerçekleştirir.
• SOC Estimator (Adaptive Kalman Filter, Variable Capacity): Uyarlamalı Kalman filtresi ve değişken kapasite kullanarak şarj durumu (SOC) ve terminal direnci tahmini gerçekleştirir.
• SOC Estimator (Coulomb Counting): Coulomb sayımı yöntemiyle şarj durumu (SOC) tahmini gerçekleştirir.
• SOC Estimator (Coulomb Counting, Variable Capacity): Coulomb sayımı yöntemi ve değişken kapasite kullanarak şarj durumu (SOC) tahmini gerçekleştirir.
• SOC Estimator (Kalman Filter): Kalman filtresi kullanarak şarj durumu (SOC) tahmini gerçekleştirir.
• SOC Estimator (Kalman Filter, Variable Capacity): Kalman filtresi ve değişken kapasite kullanarak şarj durumu (SOC) tahmini gerçekleştirir.

Kalman filtresi yerine, batarya yönetim sistemi SOC tahmini için sinir ağı gibi veri odaklı bir yöntem kullanabilir. Bu yöntem, batarya veya bataryanın doğrusal olmayan davranışı hakkında kapsamlı bilgi gerektirmez. Bunun yerine sinir ağı; akım, gerilim ve sıcaklık verileri ile SOC değerleri kullanılarak eğitilir.

Sinir ağını projeksiyon kullanarak sıkıştırabilir, böylece CPU üzerinde çalıştırıldığında veya kütüphane gerektirmeyen C ya da C++ kod üretimiyle BMS gömülü donanımına dağıtıldığında daha hızlı ileri besleme (forward pass) işlemleri gerçekleştirebilirsiniz.

Bir batarya yönetim sistemi (BMS) için bataryanın sağlık durumunu (SOH) tahmin etmek önemlidir. Üretim sırasında performans gereksinimlerini karşılayan tüm bataryalar, zaman içinde takvim yaşlanması (calendar aging) ve çevrimsel yaşlanma (cycling aging) nedeniyle performans kaybına uğrar. Bu süreçte bataryanın kapasitesi kademeli olarak azalırken iç direnci artar.

İç direncin tahmini, kısa süreli ölçümler kullanılarak bir batarya yönetim sistemi tarafından nispeten kolay bir şekilde gerçekleştirilebilir. Ancak kapasitenin doğru bir şekilde hesaplanabilmesi için bataryanın tam şarj veya tam deşarj çevriminden geçirilmesi gerekir. Bu yöntem ise her zaman pratik olmayabilir.

Bu zorluk, batarya yönetim sistemlerinde SOH tahminine yönelik ilginin artmasına ve batarya parametrelerini durum değişkenlerine ek olarak modele dahil eden uyarlamalı Kalman filtresi formülasyonlarının geliştirilmesine yol açmıştır. Anlık iç direncin doğru bir şekilde tahmin edilmesi, bir batarya yönetim sisteminin güç limitlerini belirlemesi açısından oldukça faydalıdır.

Simscape Battery, batarya yönetim sisteminde batarya kapasitesini ve sağlık durumunu (SOH) tahmin etmek için yerleşik SOH tahmin blokları sunar:

• Battery Capacity Estimator (Kalman Filter) : Kalman filtresi ile batarya kapasitesi tahmini
• Battery Capacity Estimator (Least Squares) : En küçük kareler algoritmaları kullanılarak batarya kapasitesi tahmini
• Battery Capacity Estimator (Least Squares, Variable Weights) : En küçük kareler algoritmaları ve değişken ağırlıklar kullanılarak batarya kapasitesi tahmini
• SOH Estimator : Bataryanın sağlık durumu (SOH) tahmini
• SOH Estimator (Capacity-Based) : Kapasite azalmasına dayalı sağlık durumu (SOH) tahmini

Modern teknoloji kullanıcıları, cihazlarının hızlı ve verimli bir şekilde şarj edilmesini beklemektedir. Bataryanın hızlı şarj edilmesi, bir güç kaynağına bağlı kalınan süreyi en aza indirerek kullanıcıların uzun kesintiler yaşamadan faaliyetlerine hızlıca devam etmesini sağlar. Bu özellik, özellikle elektrikli araçlar için büyük önem taşır.

Simulink ve Simscape Battery, batarya yönetim sisteminizde hızlı şarj algoritmaları geliştirmenizi sağlar. Bunun için Battery CC-CV bloğu gibi yerleşik blokları, çok aşamalı sabit akım (CC) ve sabit gerilim (CV) hızlı şarj protokolünü içerecek şekilde özelleştirebilirsiniz. Bataryaların içindeki elektrokimyasal süreçleri açıkça modelleyen Battery Single Particle bloğu ise lityum kaplanmasını (lithium plating) ve batarya bozunmasını en aza indiren kısıtlar altında hızlı şarj akımının optimize edilmesi için bir platform sunar.